• ¿Para qué elaborar un script?

  • Automatizar un código que queremos correr múltiples veces.

  • Crear y guardar código que sirve para múltiples propósitos.

  • Organizar en módulos editables un proceso largo y complejo que rebasa las capacidades de la línea de comando.

• Un código debe estar bien indentado y no en una sola línea muy larga.

long_function_name <- function(a = "a long string",
                               b = "another long string",
                               c = "an even longer string") {
                               }

• Emplea nombres descriptivos para tus funciones.

# Good

fit_models.R

utility_functions.R

# Bad

foo.r

stuff.r

• Emplea nombres descriptivos para tus objetos.

# Good

day_one

day_1

# Bad

first_day_of_the_month

DayOne

dayone

djm1

• Evita usar o renombrar funciones existentes.

# Bad

T <- FALSE

c <- 10

mean <- function(x) { sum(x) }

• Usa la función de autosugerencia* para completar los nombres de las funciones, variables, etc.
• *Oprime la tecla tabulador después de iniciar la escritura.

• Espacios entre operadores y después de cada coma hacen el código más legible.

# Good
average <- mean(feet / 12 + inches, na.rm = TRUE)

# Bad
average<-mean(feet/12+inches,na.rm=TRUE)

• Excepciones

plot(x) # Good
plot (x) # Bad
plot( x ) # Bad

base::get # Good
base :: get # Bad

• Conflictos entre paquetes

• Hay paquetes que tienen funciones con el mismo nombre.
  • (p.e. summarise de dplyr y summarise de MASS)
• Cuando cargas un paquete, éste anula la función del paquete previo.

• Podemos hacer referencia a una función sin cargar la biblioteca de funciones (library) con el operador ::

   dplyr::summarise()

   MASS::summarise()

• Asignación

# Good
x <- 5

# Bad
x = 5

• Comentarios

# Load data ---------------------------

# Run model ---------------------------

# Plot data ---------------------------

• Ejemplo

# Pedro Coyotl, 29/02/2020 ¡Este código es un ejemplo!

# Limpieza del espacio de trabajo
rm(list =ls()) # remueve variables del workspace
graphics.off() # cierra todas las ventanas de graficos

# Carga de bibliotecas o paquetes (ya instalados)
library(dplyr)
library(magrittr)
library(tidyr)

# Carga de datos al espacio de trabajo
datos <- read.table("mis_datos.csv", header =T , sep =",")

# Análisis
mean(datos$pH)
sd(datos$pH)
plot(datos$pH, datos$dia)
datos %>% group_by(mes) %>% summarise(pH_p = mean(pH), pH_de = sd(pH))

• Una función es una forma de describir una relación entre variables.

y <- m * x + b 

recta <- function(m, x, b) {
  y <- m * x + b
return(y)
}
y <- recta(m = 1, x = 1:10, b = 3)
plot(y)

• Estructura básica

nombre <- function(arg.1, arg.2, arg.n) {
 contenido # va dentro de las llaves
return(resultado)
}

• Llamado

resultado <- nombre(arg.1, arg.2, arg.n) # argumentos van entre los paréntesis

• Valores por defecto

suma <- function(a = 1, b = 1) {
  c = a + b
  return(c)
}
suma()
suma(2, 2)

• Escribe una función para calcular: 1) el volumen de un cilindro, y 2) el volumen de un cono.

• Solución
  • Disponible después de la fecha de entrega.

• Condiciona la ejecución de cierto código a una condición lógica.

• if

a <- 5 # intenta con a <- -5
if (a > 0) { 
  print("el valor es mayor a zero") 
}

## [1] "el valor es mayor a zero"

• else

a <- 5 # intenta con a <- -5
if (a > 0) {
  print("el valor es mayor a cero")
} else {
  print("el valor es menor a cero")
}

## [1] "el valor es mayor a cero"

• else if

a <- 0
if (a > 0) { 
  print("el valor es positivo")
} else if (a == 0) { 
  print("el valor es cero")
}

## [1] "el valor es cero"

• Comparativo de los caracteres boleanos.

• Al comparar un escalar con un vector, se compara elemento por elemento.

a <- 1
b <- c(1:5)
a == b

## [1]  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE

• Para comprobar si un escalar está presente entre los elementos de un vector usamos:

a %in% b

## [1] TRUE

• Para comparaciones entre vectores usamos all():

v1 <- c("A", "B", "C", "D")
v2 <- v1

all(v1 == v2)

## [1] TRUE

v3 <- c("A", "C", "C", "E")
all(v1 == v3)

## [1] FALSE

• Cuidado con el reciclado:

v4 <- c("A","B","A","B")
v5 <- c("A","B")
all(v4 == v5)

## [1] TRUE

all(length(v4) == length(v5)) & all(v4 == v5)

## [1] FALSE

• Atención ¿son idénticos los siguientes vectores?

v1 <- c("A", "B", "C", "D")
v3 <- c("A", "C", "C", "E")
identical(v1 ,v3)

## [1] FALSE

• ¿Qué casos dentro de cada vector son distintos?

which(v1 != v3)

## [1] 2 4

• Otras funciones útiles son:

union(x, y)

intersect(x, y)

setdiff(y, x)

setequal(x, y)

duplicated(x)

unique(x)

• Crea una función que imprima un vector si este tiene una longitud mayor de 3
  • tip: length()
• Crea una función que te imprima si un número es par o impar
  • tip: round()
• Crea una función que te diga si lo que se ingresa es un text o un número
  • tip: is.numeric(), is.character()

• Soluciones (1era parte)
  • Disponibles después de la fecha de entrega.

• Soluciones (2nda parte)
  • Disponibles después de la fecha de entrega.

• Soluciones (3era parte)
  • Disponibles después de la fecha de entrega.

• El control iterativo permite ejecutar una pieza de código un número determinado de veces.

for (i in inicio:fin) {
  # operaciones a realizar
  }

• Uso

for (i in 1:10) {
  print(i)
  }

## [1] 1
## [1] 2
## [1] 3
## [1] 4
## [1] 5
## [1] 6
## [1] 7
## [1] 8
## [1] 9
## [1] 10

• Uso

abc <- seq(1 ,10 ,1) # con seq()
for (i in abc) {
  print(i)
  }

## [1] 1
## [1] 2
## [1] 3
## [1] 4
## [1] 5
## [1] 6
## [1] 7
## [1] 8
## [1] 9
## [1] 10

• Uso

abc <- letters [1:10] # con length()
for (i in 1:length(abc)) {
  print(i) 
  }

## [1] 1
## [1] 2
## [1] 3
## [1] 4
## [1] 5
## [1] 6
## [1] 7
## [1] 8
## [1] 9
## [1] 10

• El control iterativo revisa si se cumple una condición, ejecuta un código y vuelve a comenzar el ciclo.

• while()

while (condicion == TRUE) {
  # operaciones
  }

• Se escapa usando un umbral

i <- 0
while (i < 10) {
  i <- i + 1 # el contador no incrementa automáticamente
  print(i)
  }

## [1] 1
## [1] 2
## [1] 3
## [1] 4
## [1] 5
## [1] 6
## [1] 7
## [1] 8
## [1] 9
## [1] 10

• Escribe un loop (una iteración) que imprima todas las letras del abecedario, excepto las vocales - éstas deben ser impresas en mayúsculas.

  • tip: letters, toupper()

• Solución
  • Disponible después de la fecha de entrega.

• Es un paradigma de programación declarativa basado en el uso de funciones matemáticas.

• purrr

• Instalamos las bibliotecas.

install.packages("purrr")
install.packages("tidyverse")
install.packages("broom")

• Cargamos las bilbiotecas.

library(purrr)
library(tidyverse)
library(broom)

• nest() y unnest()

head(mtcars)
?mtcars

n_mtcars <- mtcars %>% 
  nest(-cyl) # produce un df de listas

## Warning: All elements of `...` must be named.
## Did you want `data = c(mpg, disp, hp, drat, wt, qsec, vs, am, gear, carb)`?

n_mtcars

## # A tibble: 3 × 2
##     cyl data              
##   <dbl> <list>            
## 1     6 <tibble [7 × 10]> 
## 2     4 <tibble [11 × 10]>
## 3     8 <tibble [14 × 10]>

• unnest()

n_mtcars %>% 
  unnest()

## Warning: `cols` is now required when using unnest().
## Please use `cols = c(data)`

## # A tibble: 32 × 11
##      cyl   mpg  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb
##    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
##  1     6  21    160    110  3.9   2.62  16.5     0     1     4     4
##  2     6  21    160    110  3.9   2.88  17.0     0     1     4     4
##  3     6  21.4  258    110  3.08  3.22  19.4     1     0     3     1
##  4     6  18.1  225    105  2.76  3.46  20.2     1     0     3     1
##  5     6  19.2  168.   123  3.92  3.44  18.3     1     0     4     4
##  6     6  17.8  168.   123  3.92  3.44  18.9     1     0     4     4
##  7     6  19.7  145    175  3.62  2.77  15.5     0     1     5     6
##  8     4  22.8  108     93  3.85  2.32  18.6     1     1     4     1
##  9     4  24.4  147.    62  3.69  3.19  20       1     0     4     2
## 10     4  22.8  141.    95  3.92  3.15  22.9     1     0     4     2
## # … with 22 more rows

• map()

my_test <- function(x) {
  lm(mpg ~ wt, data=x)
  }

mtcars %>% 
  nest(-cyl) %>% 
  mutate(res = map(data, my_test))

## Warning: All elements of `...` must be named.
## Did you want `data = c(mpg, disp, hp, drat, wt, qsec, vs, am, gear, carb)`?

## # A tibble: 3 × 3
##     cyl data               res   
##   <dbl> <list>             <list>
## 1     6 <tibble [7 × 10]>  <lm>  
## 2     4 <tibble [11 × 10]> <lm>  
## 3     8 <tibble [14 × 10]> <lm>

• map()

my_test <- function(x) {
  lm(mpg ~ wt, data=x)
  }

mtcars %>% 
  nest(-cyl) %>% 
  mutate(res = map(data, my_test)) %>%
  mutate(glance_lm = res %>% map(glance))

## Warning: All elements of `...` must be named.
## Did you want `data = c(mpg, disp, hp, drat, wt, qsec, vs, am, gear, carb)`?

## # A tibble: 3 × 4
##     cyl data               res    glance_lm        
##   <dbl> <list>             <list> <list>           
## 1     6 <tibble [7 × 10]>  <lm>   <tibble [1 × 12]>
## 2     4 <tibble [11 × 10]> <lm>   <tibble [1 × 12]>
## 3     8 <tibble [14 × 10]> <lm>   <tibble [1 × 12]>

• map()

my_test <- function(x) {
  lm(mpg ~ wt, data=x)
  }

mtcars %>% 
  nest(-cyl) %>% 
  mutate(res = map(data, my_test)) %>% 
  mutate(glance_lm = res %>% map(glance)) %>% 
  unnest(glance_lm)

## Warning: All elements of `...` must be named.
## Did you want `data = c(mpg, disp, hp, drat, wt, qsec, vs, am, gear, carb)`?

## # A tibble: 3 × 15
##     cyl data  res   r.squared adj.r.squared sigma statistic p.value    df logLik
##   <dbl> <lis> <lis>     <dbl>         <dbl> <dbl>     <dbl>   <dbl> <dbl>  <dbl>
## 1     6 <tib… <lm>      0.465         0.357  1.17      4.34  0.0918     1  -9.83
## 2     4 <tib… <lm>      0.509         0.454  3.33      9.32  0.0137     1 -27.7 
## 3     8 <tib… <lm>      0.423         0.375  2.02      8.80  0.0118     1 -28.7 
## # … with 5 more variables: AIC <dbl>, BIC <dbl>, deviance <dbl>,
## #   df.residual <int>, nobs <int>

• map(), otra versión.

mtcars %>%
  split(.$cyl) # de R base

## $`4`
##                 mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
## Datsun 710     22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
## Merc 240D      24.4   4 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2
## Merc 230       22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2
## Fiat 128       32.4   4  78.7  66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1
## Honda Civic    30.4   4  75.7  52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2
## Toyota Corolla 33.9   4  71.1  65 4.22 1.835 19.90  1  1    4    1
## Toyota Corona  21.5   4 120.1  97 3.70 2.465 20.01  1  0    3    1
## Fiat X1-9      27.3   4  79.0  66 4.08 1.935 18.90  1  1    4    1
## Porsche 914-2  26.0   4 120.3  91 4.43 2.140 16.70  0  1    5    2
## Lotus Europa   30.4   4  95.1 113 3.77 1.513 16.90  1  1    5    2
## Volvo 142E     21.4   4 121.0 109 4.11 2.780 18.60  1  1    4    2
## 
## $`6`
##                 mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
## Mazda RX4      21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
## Mazda RX4 Wag  21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
## Hornet 4 Drive 21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
## Valiant        18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1
## Merc 280       19.2   6 167.6 123 3.92 3.440 18.30  1  0    4    4
## Merc 280C      17.8   6 167.6 123 3.92 3.440 18.90  1  0    4    4
## Ferrari Dino   19.7   6 145.0 175 3.62 2.770 15.50  0  1    5    6
## 
## $`8`
##                      mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
## Hornet Sportabout   18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
## Duster 360          14.3   8 360.0 245 3.21 3.570 15.84  0  0    3    4
## Merc 450SE          16.4   8 275.8 180 3.07 4.070 17.40  0  0    3    3
## Merc 450SL          17.3   8 275.8 180 3.07 3.730 17.60  0  0    3    3
## Merc 450SLC         15.2   8 275.8 180 3.07 3.780 18.00  0  0    3    3
## Cadillac Fleetwood  10.4   8 472.0 205 2.93 5.250 17.98  0  0    3    4
## Lincoln Continental 10.4   8 460.0 215 3.00 5.424 17.82  0  0    3    4
## Chrysler Imperial   14.7   8 440.0 230 3.23 5.345 17.42  0  0    3    4
## Dodge Challenger    15.5   8 318.0 150 2.76 3.520 16.87  0  0    3    2
## AMC Javelin         15.2   8 304.0 150 3.15 3.435 17.30  0  0    3    2
## Camaro Z28          13.3   8 350.0 245 3.73 3.840 15.41  0  0    3    4
## Pontiac Firebird    19.2   8 400.0 175 3.08 3.845 17.05  0  0    3    2
## Ford Pantera L      15.8   8 351.0 264 4.22 3.170 14.50  0  1    5    4
## Maserati Bora       15.0   8 301.0 335 3.54 3.570 14.60  0  1    5    8

• map(), otra versión.

mtcars %>%
  split(.$cyl) %>%
  map(~ lm(mpg ~ wt, data = .))

## $`4`
## 
## Call:
## lm(formula = mpg ~ wt, data = .)
## 
## Coefficients:
## (Intercept)           wt  
##      39.571       -5.647  
## 
## 
## $`6`
## 
## Call:
## lm(formula = mpg ~ wt, data = .)
## 
## Coefficients:
## (Intercept)           wt  
##       28.41        -2.78  
## 
## 
## $`8`
## 
## Call:
## lm(formula = mpg ~ wt, data = .)
## 
## Coefficients:
## (Intercept)           wt  
##      23.868       -2.192

• map(), otra versión.

mtcars %>%
  split(.$cyl) %>%
  map(~ lm(mpg ~ wt, data = .)) %>%
  map(summary)

## $`4`
## 
## Call:
## lm(formula = mpg ~ wt, data = .)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -4.1513 -1.9795 -0.6272  1.9299  5.2523 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)   39.571      4.347   9.104 7.77e-06 ***
## wt            -5.647      1.850  -3.052   0.0137 *  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 3.332 on 9 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.5086, Adjusted R-squared:  0.454 
## F-statistic: 9.316 on 1 and 9 DF,  p-value: 0.01374
## 
## 
## $`6`
## 
## Call:
## lm(formula = mpg ~ wt, data = .)
## 
## Residuals:
##      Mazda RX4  Mazda RX4 Wag Hornet 4 Drive        Valiant       Merc 280 
##        -0.1250         0.5840         1.9292        -0.6897         0.3547 
##      Merc 280C   Ferrari Dino 
##        -1.0453        -1.0080 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
## (Intercept)   28.409      4.184   6.789  0.00105 **
## wt            -2.780      1.335  -2.083  0.09176 . 
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 1.165 on 5 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.4645, Adjusted R-squared:  0.3574 
## F-statistic: 4.337 on 1 and 5 DF,  p-value: 0.09176
## 
## 
## $`8`
## 
## Call:
## lm(formula = mpg ~ wt, data = .)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -2.1491 -1.4664 -0.8458  1.5711  3.7619 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)  23.8680     3.0055   7.942 4.05e-06 ***
## wt           -2.1924     0.7392  -2.966   0.0118 *  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 2.024 on 12 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.423,  Adjusted R-squared:  0.3749 
## F-statistic: 8.796 on 1 and 12 DF,  p-value: 0.01179

• map(), otra versión.

mtcars %>%
  split(.$cyl) %>%
  map(~ lm(mpg ~ wt, data = .)) %>%
  map(summary) %>%
  map("r.squared")

## $`4`
## [1] 0.5086326
## 
## $`6`
## [1] 0.4645102
## 
## $`8`
## [1] 0.4229655

• map(), otra versión.

mtcars %>%
  split(.$cyl) %>%
  map(~ lm(mpg ~ wt, data = .)) %>%
  map(summary) %>%
  map_dbl("r.squared")

##         4         6         8 
## 0.5086326 0.4645102 0.4229655

• map(), otra versión.

mtcars %>%
  split(.$cyl) %>%
  map(~ lm(mpg ~ wt, data = .)) %>%
  map(summary) %>%
  map_df("r.squared")

## # A tibble: 1 × 3
##     `4`   `6`   `8`
##   <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 0.509 0.465 0.423

• Usando data(txhousing, package="ggplot2") , escribe, mediante un modelo, la relación lineal entre sales y listings para cada categoria de year y extrae el valor de p

  • tips: lm(sales ~ listings)

• Solución
  • Disponibles después de la fecha de entrega.

Estadística y Manejo de Datos con R (EMDR) por Marcos F. Rosetti S. y Luis Pacheco-Cobos se distribuye bajo una Licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional.